Supporting Veterinary Preceptors in a Distributed Model of Education: A Faculty Development Needs Assessment
Notice bibliographique
Résumé
Effective faculty development for veterinary preceptors requires knowledge about their learning needs and delivery preferences. Veterinary preceptors at community practice locations in Alberta, Canada, were surveyed to determine their confidence in teaching ability and interest in nine faculty development topics. The study included 101 veterinarians (48.5% female). Of these, 43 (42.6%) practiced veterinary medicine in a rural location and 54 (53.5%) worked in mixed-animal or food-animal practice. Participants reported they were more likely to attend an in-person faculty development event than to participate in an online presentation. The likelihood of attending an in-person event differed with the demographics of the respondent. Teaching clinical reasoning, assessing student performance, engaging and motivating students, and providing constructive feedback were topics in which preceptors had great interest and high confidence. Preceptors were least confident in the areas of student learning styles, balancing clinical workload with teaching, and resolving conflict involving the student. Disparities between preceptors' interest and confidence in faculty development topics exist, in that topics with the lowest confidence scores were not rated as those of greatest interest. While the content and format of clinical teaching faculty development events should be informed by the interests of preceptors, consideration of preceptors' confidence in teaching ability may be warranted when developing a faculty development curriculum.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».